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AI交易是否适合初学者？

易系统通过应用机器学习、深度学习等人工智能技术，分析市场数据和趋势，自动执行交易决策。这种系统能够在短时间内处理和分析大量数据，识别出潜在的交易机会，减少了人为情绪的干扰，提高了交易决策的效率和准确性。对初学者的好处降低入门门槛：AI交易自动化程度高，可以帮助初学者在不完全理解复杂市场原理的情况下进行交易。风险管理：通过预设的风险管理规则，AI交易系统能够帮助初学者控制损失，管理交易风险。学习与成长：许多AI交易平台提供模拟交易功能，初学者可以通过这一功能学习交易策略，积累经验。 3EXAI交易平台的核心竞争力 3EXAI交易平台以其强大的技术支持和用户友好的交易环境，成为初学者理想的选择。以下是3EXAI交易的几大优势：简易操作界面：3EX为用户提供了一个直观易用的交易平台，即使是完全没有交易经验的初学者也能轻松上手。智能交易策略：利用先进的AI技术，3EX为用户提供了多种智能交易策略，帮助用户在复杂的市场环境中做出更加精准的交易决策。教育资源：3EX提供丰富的学习资源，包括交易教程、市场分析、投资策略等，帮助初学者不断学习和进步。风险控制：通过严格的风险管理系统，3EX帮助初学者设定止损点和盈利目标，有效管理交易风险。结论 AI交易以其高效、智能的特点，为初学者提供了一个入门数字资产交易的新途径。通过选择像3EX这样具备强大AI技术和完善教育资源的交易平台，初学者不仅可以降低入门门槛，更能在实践中快速学习和成长。无论你是对数字资产交易抱有浓厚兴趣的新手，还是寻求更高效交易方式的经验投资者，3EXAI交易都能满足你的需求。 3EX-AI交易相关链接 Twitter（CN）：https://twitter.com/3EXAITrading YouTube（CN）：https://www.youtube.com/channel/UCleX4EtZBmd9a5MxIezQZzQ Facebook（CN）：https://www.facebook.com/profile.php?id=61556798096718 TikTok（CN）：https://www.tiktok.com/@3ex_aitrading Medium（CN）：https://medium.com/@lan3exai Reddit（EN）：https://www.reddit.com/user/3ex_AI_Trading Quaro（EN）：https://www.quora.com/profile/3EX-AITrading 来源：金色财经

金色财经2024-03-04

具有 300 倍潜力的前 6 个 Meme 代币

都是为了将模因币的俏皮氛围与最新的人工智能技术融合在一起。CorgiAI 有着远大的梦想——它支持各种人工智能企业，从创造和交易人工智能生成的艺术品和 NFT，到在人工智能就业市场上提供机会。 CorgiAI 的总供应量为 5000 亿枚代币，市值为 $1.16B，它重点关注社区参与并推动不断扩大的人工智能领域的界限。 5. 模因币（MEME）市值：444,627,664 美元月回报率：53% Memecoin (MEME) 作为 Memeland 的原生生态系统代币占据中心舞台。将其想象为由风靡全球的模因 9GAG 打造的数字领域的跳动心脏。欢迎来到 Memeland，这里模因至高无上，创造力无极限。您可以在此处阅读有关此内容的更多信息。现在，这个有点不确定。Memecoin 与实用性或宏伟承诺无关。不，这一切都与一件事有关：模因。这里没有值得大惊小怪的路线图或财务预测——只有纯粹的、未经过滤的迷因魔法。这就像走进一个数字游乐场，其中笑声至高无上，模因是首选货币。 6.柴犬（SHIB）市值：$12.92B 月回报率：128% Shiba Inu于 2020 年 8 月首次亮相，在 2021 年人气飙升，并有望在 2024 年保持势头。SHIB 以其有趣的柴犬主题概念和去中心化结构而闻名，已成为模因币中的佼佼者。除了其模因地位之外，SHIB 与以太坊网络的集成使其能够管理智能合约。目前，人们正在努力引入自动销毁机制，旨在遏制其庞大的代币供应量（目前数量达数万亿）。 Shibarium 是为柴犬量身定制的交易网络，目前正濒临突破 4 亿笔交易的边缘。这个里程碑不仅仅是一个数字，它证明了 Shibarium 正在经历的大量使用。更重要的是，该网络即将锁定近 100 万美元，这表明有大量资金流经该系统。来源：金色财经

金色财经2024-03-04

智能化资产管理：AI交易策略的革新之路

的保值增值能力。在这样的背景下，人工智能技术的应用成为了一线希望。通过使用AI算法代替传统的基金经理进行资产配置和证券交易，不仅可以全自动化地挖掘市场交易机会，还能生成动态自适应市场的交易策略。相比传统的策略开发方式，AI不仅能够以更高的效率和更低的成本开发出稳健、低风险的量化交易策略，还能在面对市场变化时快速适应，保持策略的持续性和稳定性。本文将深入探讨基于人工智能模型的交易策略生成方法和引擎，旨在为资产管理行业提供一个全新的视角和解决方案，帮助从业机构克服当前面临的挑战，同时开拓更广阔的市场和投资机会。人工智能交易策略的优势在传统的资产管理实践中，交易策略的开发往往依赖于经验丰富的基金经理和研究员的主观判断。这种方法虽然在某些情况下有效，但在市场环境快速变化的今天，它面临着效率低下、成本高昂以及策略稳健性不足等问题。相比之下，基于人工智能（AI）的交易策略提供了一种更加科学、高效和成本效益的替代方案。效率的提升：AI模型能够自动处理和分析大量历史和实时市场数据，迅速识别市场趋势和交易机会。这种自动化程度高的处理方式，大大提升了策略开发的效率，缩短了从数据分析到策略实施的时间周期。成本的降低：与传统策略依赖于大量人力资源不同，AI交易策略的开发和执行主要依靠算法和自动化技术。这种方式可以显著降低人力成本，并且由于AI模型的可复用性，一次开发的成本可以被多次利用，进一步降低了长期的运营成本。策略稳健性的增强：AI模型可以从历史数据中学习，并通过不断的迭代优化来提高策略的准确性和稳健性。与依赖人工经验的方法相比，AI交易策略能够更好地适应市场变化，减少人为误判的风险。 3EX AI交易平台正是基于上述人工智能交易策略的优势，提供了一种全新的解决方案。通过利用先进的AI算法，3EX AI能够自动化地挖掘市场交易机会，生成动态自适应的交易策略。这不仅提升了策略开发的效率，降低了成本，还增强了交易策略的稳健性。对于资管机构而言，这意味着能够以更低的投入获得更高的回报，同时提高资产管理的整体表现。下图展示了3EX AI交易自动生成策略的示意图：总之，人工智能交易策略代表了资产管理领域的未来发展方向。随着技术的不断进步和市场的深入应用，基于AI的交易策略将越来越成为提高投资回报率、降低运营成本并增强市场竞争力的重要工具。3EX AI交易平台作为这一变革的先行者，为资管行业提供了高效、低成本且稳健的量化交易解决方案，展示了人工智能在现代金融市场中的巨大潜力和价值。基于人工智能的交易策略生成方法在资产管理和交易世界中，人工智能（AI）的应用正在开启新的可能性。基于AI的交易策略生成方法是一个多步骤的过程，涉及从数据收集到模型训练，再到信号挖掘和策略的测试与优化等多个阶段。以下是这一过程的详细细化：数据收集一切始于数据。有效的交易策略构建在对市场深入理解的基础上，而这种理解来源于对市场数据的收集和分析。数据类型包括但不限于历史价格数据、交易量、金融新闻、社交媒体情绪、宏观经济指标等。在这一阶段，目标是收集尽可能多的相关数据，为模型训练提供充足的输入。模型训练有了数据之后，下一步是选择合适的AI模型并进行训练。这里涉及的AI模型包括机器学习算法如随机森林、梯度提升机（GBM）、深度学习网络等。模型训练的目的是让算法能够从数据中学习到潜在的市场规律和交易信号，这需要大量的计算资源和专业知识来调整模型参数，以达到最优的学习效果。信号挖掘模型训练完成后，下一步是利用训练好的模型来挖掘潜在的交易信号。这些信号是基于模型对市场数据分析的结果，可以指示买入、卖出或持有的决策。信号挖掘的核心在于将模型的预测或分类结果转化为实际可执行的交易策略。策略测试和优化生成的交易策略在实际部署前需要经过严格的测试和优化。这一步骤包括回测（使用历史数据测试策略的表现）、模拟交易（在模拟环境中执行策略）以及实时测试（在实际市场中以小规模执行策略）。测试的目的是验证策略的有效性和稳健性，优化则是在测试的基础上调整策略参数，以提高策略的整体表现。交易策略生成引擎的设计和实现在现代资产管理和交易领域，一个高效的交易策略生成引擎是实现自动化、高效率交易的核心。这样的引擎不仅需要具备强大的数据处理能力，还需要能够快速准确地生成、测试、优化并执行交易策略。下面是对交易策略生成引擎架构设计的描述，特别强调了AI模型层、交易逻辑层和标的组合层的作用。 AI模型层 AI模型层是交易策略生成引擎的核心，负责处理和分析大量市场数据，从中挖掘出潜在的交易机会。这一层集成了多种先进的机器学习和深度学习算法，能够自动学习市场规律，预测市场趋势。通过不断的训练和优化，AI模型层能够提高交易信号的准确率，为交易策略的生成提供可靠的基础。交易逻辑层交易逻辑层位于AI模型层之上，负责将AI模型层产生的交易信号转化为具体的交易策略。这一层包含了多种交易逻辑和规则，如趋势跟踪、均值回归、止损止盈设置等，可以根据市场条件和交易信号的不同，动态调整交易策略的参数和逻辑。交易逻辑层的灵活性和智能化程度直接影响交易策略的执行效果和盈利能力。标的组合层标的组合层负责在资产组合策略生成时对资产组合内的交易标的进行选择和优化。这一层利用AI模型层提供的数据和分析结果，结合交易逻辑层的策略，对不同的交易标的进行综合评估，从而形成最优的资产组合。标的组合层的设计使得交易策略能够跨多个市场和资产类别执行，提高了投资组合的多样性和稳健性。 3EX AI交易的实现 3EX AI交易平台正是基于上述架构设计实现的先进交易策略生成引擎。通过整合强大的AI技术，3EX AI能够自动化地处理和分析海量市场数据，快速生成高效的交易策略。特别是在提供宏观过滤器和策略优化工具方面，3EX AI展现了其技术实力。宏观过滤器：3EX AI引入了宏观过滤器层，这一层能够根据全球宏观经济指标和市场情绪，调整整体的交易策略方向，有效避免全球性市场波动对投资组合的负面影响。策略优化工具：3EX AI还提供了一系列策略优化工具，帮助投资者对生成的交易策略进行回测、评估和优化。这些工具使得交易策略能够在真实市场环境中保持最佳表现，同时降低了策略开发和测试的复杂度和成本。通过这样的设计和实现，3EX AI交易平台为加密货币交易和个人投资者提供了一个高效、智能且易于使用的交易策略生成和执行解决方案，显著提升了交易策略的开发效率和市场适应性，展现了3EX AI在现代金融科技领域的技术实力和创新能力。交易策略的评估与优化在交易策略的开发过程中，评估和优化是确保策略有效性和稳定性的关键步骤。通过回测、前向测试和其他评估方法，交易者可以验证策略在历史和实时市场条件下的表现，从而对策略进行必要的调整和优化。以下是这些评估和优化方法的详细介绍，以及3EX AI交易平台如何支持这一过程。回测回测是评估交易策略最常用也是最重要的方法之一。它通过使用历史市场数据来模拟策略的执行，从而评估策略在过去一段时间内的表现。回测可以帮助交易者识别策略的潜在问题，如过度拟合、收益不稳定等，同时也能够评估策略的盈利能力和风险水平。在进行回测时，重要的是要确保使用的数据覆盖不同的市场条件，包括牛市、熊市和震荡市场，以获得全面的评估结果。前向测试与回测不同，前向测试（也称为纸上交易）是在实时市场数据上运行交易策略，但不实际执行交易。前向测试可以提供关于策略如何在当前市场环境下表现的见解，有助于验证回测结果的可靠性。前向测试的一个关键优点是可以评估策略对新数据的反应，从而进一步减少过度拟合的风险。 3EX AI交易回测功能 3EX AI交易平台提供了强大的回测功能，使交易者能够快速、准确地评估他们的交易策略。3EX AI的回测工具不仅支持多种市场数据和复杂的交易策略，还提供了详细的回测报告，包括收益率、最大回撤、夏普比率等关键性能指标。这使得交易者可以深入了解策略的表现，并在必要时对策略进行调整。通过使用3EX AI的回测功能，交易者可以轻松地执行广泛的测试，从而确保他们的交易策略在实际应用中既稳健又有效。此外，3EX AI还提供了策略优化工具和实时监控功能，帮助交易者在策略部署后继续监控和优化策略的表现。总之，交易策略的评估和优化是一个持续的过程，通过回测、前向测试和3EX AI提供的其他高级工具，交易者可以不断提升他们策略的性能，以适应不断变化的市场环境。如下图所示：实施案例与分析案例背景某交易员面对多变的市场环境，希望提高其资产配置策略的灵活性和响应速度。交易员决定探索使用人工智能技术，特别是深度学习模型，来自动生成和执行交易策略，以期获得超越市场平均水平的回报。实施过程数据收集与处理：交易员使用3EX AI交易平台收集历史市场数据，包括加密货币价格、交易量、金融新闻、社交媒体情绪分析等。3EX AI交易平台提供的数据清洗和预处理工具帮助公司高效地准备数据，为模型训练做好准备。模型训练：交易员选择在3EX AI平台上使用深度学习网络来分析数据和识别潜在的交易机会。利用3EX AI提供的高性能计算资源，交易员能够快速迭代模型设计，测试不同的网络架构和参数配置。例如下图所示：策略生成和测试：通过3EX AI交易平台，公司自动生成交易策略，并使用平台提供的回测和前向测试工具来评估这些策略的表现。测试结果帮助交易员识别出最有潜力的策略进行进一步优化。例如下图所示模拟盈亏界面：实时监控与调整：最终选定的策略在3EX AI交易平台上被部署为实时交易执行。平台的实时监控工具允许交易员持续跟踪策略表现，并根据市场变化快速调整策略参数。成效分析通过实施基于3EX AI的交易策略，交易员在测试期间实现了比行业平均水平高出15%的回报率。此外，策略的波动性低于市场平均水平，显示出较高的稳定性。3EX AI交易平台的深度学习模型能够有效识别和利用复杂的市场趋势，而平台的自动化工具大大提高了策略测试和执行的效率。通过这个案例，我们可以看到3EX AI交易平台在整个交易策略生成、测试、优化和执行过程中的应用价值。3EX AI交易不仅提供了强大的技术支持，还通过其高效的数据处理、模型训练和策略测试工具，帮助资产管理公司实现了自动化、智能化的交易决策，从而获得了超越市场的回报。这个案例展示了3EX AI交易平台的实际应用效果，证明了其在帮助客户提高交易策略性能方面的强大能力。未来展望随着人工智能技术的不断进步和金融市场的深入融合，AI交易策略在资产管理行业的应用前景广阔。这一趋势预示着资产管理行业将迎来更加智能化、自动化的新时代，其中潜在的技术进步和市场应用范围的扩大将为行业带来根本性的变革。技术进步更加先进的AI模型：随着深度学习、强化学习等技术的发展，未来的AI模型将更加强大和精准，能够更好地理解和预测市场动态。这将使得AI交易策略更加稳健，能够在更加复杂的市场环境中实现超越平均水平的表现。量化模型与非结构化数据的结合：AI技术将越来越多地应用于非结构化数据（如新闻、社交媒体内容等）的分析，与传统的量化模型相结合，为交易决策提供更全面的视角。自适应和自我优化的能力：未来的AI交易策略将具备更强的自我学习和自我优化能力，能够根据市场变化自动调整策略参数，确保策略始终保持最优状态。市场应用范围的扩大应用于更多资产类别和市场：随着技术的成熟和市场的接受度提高，AI交易策略将被应用于更多资产类别和市场，包括股票、债券、外汇、商品等传统市场，以及加密货币等新兴市场。为不同规模的投资者服务：AI交易策略的应用将不再局限于大型机构投资者。随着技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也将能够利用AI交易策略，享受到智能化投资的红利。整合跨界服务：未来的AI交易平台可能整合更多跨界服务，如财富管理、风险管理和合规服务等，为客户提供一站式的资产管理解决方案。总之，人工智能交易策略的未来发展前景令人期待。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，AI交易策略将在提高资产管理行业的效率、降低运营成本、提升投资回报率以及增强风险控制能力等方面发挥越来越重要的作用。交易员需要紧跟技术发展的步伐，积极探索和应用AI交易策略，以在未来的市场竞争中保持领先。结论随着金融科技的迅猛发展，人工智能（AI）技术在交易策略生成中的应用已经成为交易行业转型升级的重要驱动力。通过本文的探讨，我们可以明确看到，AI技术在交易策略生成中所展现出的重要性和优势，为交易行业带来了前所未有的变革机遇。 AI技术的引入，极大提升了交易策略生成的效率和精准度。通过自动化处理和分析大量历史和实时市场数据，AI模型能够迅速识别出潜在的交易机会，并生成相应的交易策略。这种高度自动化的过程，不仅大幅降低了人力成本，也使得交易策略能够快速响应市场变化，提高了资产管理的灵活性和效率。此外，AI交易策略的稳健性和自适应性也是其显著优势。通过持续学习市场规律和交易信号，AI模型能够自我优化，适应市场变化，生成更加稳健的交易策略。这种能力对于应对市场的不确定性，减少人为误判，提高交易策略的成功率至关重要。 AI在交易策略生成中的应用，不仅限于大型资产管理机构。随着AI技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也能够利用AI生成的交易策略，享受到智能化投资的便利和益处。这种普及性将进一步扩大AI技术在资产管理行业中的应用范围，推动行业向更加智能化、个性化的方向发展。综上所述，人工智能技术在交易策略生成中的重要性和优势已经得到了广泛认可。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，预计AI将在未来的资产管理行业中发挥更加关键的作用，为行业带来更深层次的变革和发展。对于资产管理行业的各个参与者来说，积极探索和应用AI技术，将是适应和引领未来市场竞争的关键。来源：金色财经

金色财经2024-03-04

如何构建盈利性AI交易系统：强化学习驱动的算法交易系统开发指南

具。3EX AI交易平台利用先进的人工智能技术，允许用户通过简单的界面设计和部署自动化交易策略。这意味着即使是没有技术背景的用户也能够利用AI的力量来进行交易，这在很大程度上降低了进入算法交易领域的门槛。3EX AI交易平台的出现不仅体现了技术选型和基础设施优化的重要性，也展示了如何通过创新来解决交易领域的技术挑战，为更广泛的用户群体提供服务。交易基础设施的构建在构建算法交易系统时，创建一个稳定、高效的交易基础设施是成功的关键。这不仅仅是关于选择正确的技术栈，还涉及到如何优化这些技术以满足交易的特定需求。技术选型与基础设施优化技术选型是构建交易基础设施的第一步，它要求我们在性能、可靠性、安全性和成本效益之间找到平衡。优化基础设施意味着确保数据处理和交易执行能够以最低的延迟和最高的准确性进行。这可能包括使用专门的硬件，如FPGA（现场可编程门阵列）来减少处理时间，或者采用高速数据接口和算法来加快数据分析和决策过程。此外，云服务和分布式计算也为交易基础设施提供了新的优化途径，使得资源可以根据需要快速扩展或收缩。交易特定的技术挑战交易基础设施面临的特定技术挑战包括数据管理、实时性能优化和系统稳定性保障。数据管理不仅涉及到大量实时市场数据的高效处理，还包括历史数据的存储和访问，这对于策略回测和优化至关重要。实时性能优化要求系统能够在毫秒甚至微秒级别处理数据和执行交易，这对技术架构和代码优化提出了极高要求。系统稳定性保障则要求基础设施能够应对市场波动、网络延迟和系统故障等不确定因素，确保交易的连续性和安全性。基础设施构建的成功与失败案例分析交易基础设施的构建充满挑战，成功与失败的案例都值得深入分析。成功的案例往往是那些能够充分利用最新技术，同时又保持系统稳定性和灵活性的系统。例如，使用微服务架构可以提高系统的可扩展性和容错能力，而采用机器学习算法可以提高交易策略的智能化水平。失败的案例往往是由于忽视了基础设施的可靠性和安全性，或者未能有效管理数据和资源。在这个背景下，3ex AI交易平台展现了一种创新的解决方案，它为那些不具备深厚编程技能的交易者提供了强大的工具。3ex AI利用先进的人工智能技术，允许用户通过简单的界面设计和部署自动化交易策略。这意味着即使是没有技术背景的用户也能够利用AI的力量来进行交易，这在很大程度上降低了进入算法交易领域的门槛。3ex AI的出现不仅体现了技术选型和基础设施优化的重要性，也展示了如何通过创新来解决交易领域的技术挑战，为更广泛的用户群体提供服务。构建交易基础设施是一个复杂但至关重要的过程。通过精心选择技术、优化基础设施，并克服特定的技术挑战，可以极大提高交易系统的性能和稳定性。同时，随着技术的不断进步，平台如3EX AI的出现为更多人提供了参与算法交易的可能，使得交易更加民主化和普及化。人工智能和交易随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在金融交易中的应用也变得越来越广泛，引领了一场交易方式的革命。AI的引入不仅改变了交易策略的制定和执行方式，也为交易分析和决策提供了前所未有的深度和广度。人工智能在交易中的角色和重要性 AI技术，尤其是机器回测和深度学习，在交易中的应用包括但不限于市场分析、预测走势、风险管理和自动化交易。通过分析历史和实时数据，AI可以帮助识别市场模式，预测价格变动，从而为交易决策提供支持。此外，AI还可以通过持续学习市场变化，结合交易员可以不断优化交易策略，以适应复杂多变的市场环境。讨论如何平衡模型复杂性与交易系统的其他组成部分在利用AI进行交易时，一个关键的挑战是如何平衡模型的复杂性与交易系统的其他组成部分。过于复杂的模型可能会导致过拟合，降低模型的泛化能力；同时，模型的计算需求也可能超出基础架构的处理能力，影响交易执行的速度和效率。因此，选择合适的模型复杂度，并优化基础架构以支持高效的数据处理和模型运算，是实现高效AI交易系统的关键。在这方面，3EX AI交易平台展现了如何有效整合AI技术与交易系统的例子。3EX AI交易平台提供了一套完善的AI交易解决方案，不仅包括先进的数据分析和模型训练工具，也强调了基础架构的重要性和对领域知识的深刻理解。通过自动化的数据处理、智能化的交易策略制定和执行，以及不断优化的AI模型，3EX AI交易平台能够为用户提供强大的数据支持和完善的AI交易体验。此外，3EX AI还注重用户体验，使得即使是没有深厚技术背景的用户也能轻松上手，利用AI技术来优化他们的交易策略。模型开发和评估在算法交易中，模型的开发和评估是一个迭代的过程，旨在不断提高交易策略的效率和效果。特别是当应用强化学习等先进技术时，这一过程变得更加关键。利用强化学习构建交易模型强化学习（RL）是一种使模型能够通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。在交易模型的构建中，RL可以用来模拟市场交易环境，让模型通过实验来学习如何根据市场数据做出交易决策。这种方法的优势在于，它不仅能够基于历史数据学习，还能适应市场的动态变化，持续优化交易策略。风险管理和避免过拟合在模型开发过程中，风险管理和避免过拟合是两个重要的考量。过拟合发生在模型过度适应训练数据的特定噪声而失去了泛化能力，这在真实交易环境中可能导致性能下降。为了避免过拟合，可以采用交叉验证、正则化技术和简化模型复杂度等方法。同时，风险管理策略，如设定止损点、多样化投资组合和采用动态调整的仓位管理，也是确保模型稳健性的重要手段。模型的开发和评估是一个复杂但至关重要的过程，它要求交易者不仅要有深厚的技术知识，还需要不断地实验和学习。通过利用强化学习构建交易模型，实施有效的风险管理和过拟合防范措施，以及进行细致的性能评估和模型迭代，交易者可以大大提高算法交易策略的成功率。市场选择策略在算法交易中，选择正确的市场是成功的关键之一。不同市场的特性如流动性、波动性和市场结构都会对交易策略的效果产生重大影响。因此，深入理解和评估潜在交易市场的盈利性，以及识别和应对其中的法律和技术挑战，对于制定有效的市场选择策略至关重要。交易执行技术和策略交易执行技术决定了交易指令如何在市场中被执行，包括订单类型的选择、执行时间的确定以及如何最小化市场影响等。高级的执行算法，如VWAP（成交量加权平均价格）和TWAP（时间加权平均价格），可以帮助交易者优化执行成本和提高交易效率。此外，策略如冰山订单和隐蔽订单等，也常被用来避免大量交易对市场造成的冲击，保护交易者的策略不被市场过早发现。交易系统的自动化与监控交易系统的自动化允许交易者根据预设的规则自动执行交易，不仅大大提高了交易效率，还减少了人为错误。自动化系统的监控则确保了交易执行的正确性和系统的稳定性。监控系统需要实时跟踪交易活动和市场情况，及时发现并处理异常情况，如订单执行失败、连接中断或市场突发事件等。应对实际交易中的问题即使是最先进的交易系统也无法避免在实际交易中遇到问题。这些问题可能包括技术故障、市场极端行为或法规变化等。有效应对这些问题要求交易者具备快速反应能力和灵活调整策略的能力。此外，建立一个稳健的风险管理框架，设定适当的风险限制和应急计划，也是保证交易系统能够在各种市场条件下稳定运行的关键。来源：金色财经

金色财经2024-03-04

做大做优做强民企，推动新质生产力——长江商学院九方财富行

话机器人AI旺财，2020年率先将人工智能技术应用到合规方向，2021年打造了智能营销话术推荐系统，2022年将深度学习应用在虚假金融舆情识别，2023年推出九章证券领域大模型，并全面接入九方智能投顾数字人……“一步一个脚印，一次一次自我超越，‘罗马不是一天建成的’，人工智能技术浪潮之下，九方更广阔的发展空间和机会正不断打开。” 长江商学院学生有感而发。图片来源：九方财富在金融科技的探索之路上，九方财富也注重跨界强强联合。在九方智能投顾数字人大屏前，师生们被数字人“九哥”吸引住了，“九哥”由九方财富携手国内AIGC榜首梯队的科大讯飞以及技术领先的华为云计算两大巨头打造而成，数字人底座是九方自研的九章证券领域大模型，融合证券行业多年的知识积累，在感知能力、思维决策、内容输出能力等方面呈现出很高的专业性、严谨性与准确性。数字人拥有大盘分析、策略生成等八大核心功能，可为不同层级的投资者提供个性化服务。今年九方智投新推出的APP中，数字人“九哥”也内嵌其中，成为了用户随时可咨询的专属智能投顾专家。师生一边与数字人互动，一边不时询问讲解人员，他们纷纷表示，基于大模型等AIGC技术实现的智能投顾数字人，将为整个投顾行业带来更加科学、更加高效的“解法”。 “金融科技不但改善普通投资者的投资体验，也将对金融行业未来的发展格局带来影响。作为‘买方投顾’，九方财富积极顺应数字化、智能化转型大趋势，大胆探索人工智能在投顾领域的应用，争取为广大投资者找到资本市场的‘良马’。”九方财富董事长兼CEO陈文彬曾在采访中表示。截至2022年10月,九方财富在研发层面累计投入已超7亿元，拥有7项专利及72项版权。图片来源：九方财富做大做优做强民企，推动形成新质生产力民营经济是高质量发展的重要基础，是推动我国全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标的重要力量。《中共中央国务院关于促进民营经济发展壮大的意见》对促进民营经济发展壮大作出新的重大部署，进一步提振民营经济发展信心，促进民营经济做大做优做强。九方财富是民营经济不断蓬勃发展的缩影，2023年3月，九方财富在港交所挂牌上市，成为国内“证券投教第一股”。上市不到半年，九方财富凭借其市值、流动性、基本面等多方面的优异表现被正式纳入“港股通”，公司高成长性和长期投资价值得到资本市场进一步认可。随着科学技术的不断创新迭代，传播介质随着用户习惯不断发生变化，九方财富秉承“成为客户投资理财的终身伴侣”，不断探索企业发展方式，打造了专注于财经自媒体内容的生产与运营，国内领先的财经类MCN机构。长江商学院师生一行饶有兴趣地参观了九方财富MCN基地，其拥有50多间各具特色的直播间，以满足专业财经主播的直播需求。九方财富还秉持共享共赢的原则，充分发挥自身优势，积极与卫视平台开展多元合作，在深化合作、共创高质量投资者教育节目基础上，持续探索创新普惠金融发展模式。长江商学院CEO18期师生仔细参观了多个卫视级演播厅，这里配备的是业界领先的8K超高清摄像系统，专为录制一系列财经节目的高品质内容而设。九方财富与第一财经、湖北卫视等主流媒体开展深度合作，独家冠名《谈股论金》、《天生我财》等多档财经节目，构建多方共赢的金融服务生态体系。企业高质量发展“持续发力”，离不开党建引领的“保驾护航”。九方财富高度重视党建工作，别具一格的党建长廊也被称为“进博会客厅”，长江商学院师生们参观完党建长廊，又走进了健身中心。九方财富健身中心面积3400平方米，涵盖游泳、器械、篮球、羽毛球、乒乓球等多类场馆，这也是九方财富“认真生活，快乐工作”的员工文化最好的注脚。去年12月召开的经济重要会议强调，“要以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力。”长江商学院师生认为，九方财富紧抓人工智能、大数据、云计算等“核爆点”“新风口”，加快建设金融科技“新高地”，进一步以创新为主导提质增效，并联合生态圈促进更多民营企业进入新产业和新赛道，正推动形成新质生产力。图片来源：九方财富缘起长江情聚九方，志合不以山海为远志合者，不以山海为远。长江商学院CEO18期的同学虽来自五湖四海，却迈着相同的步伐汇聚于长江。长江商学院CEO18期学员、九方财富董事长兼CEO陈文彬在欢迎晚宴上致辞。他表示，长江商学院课程传授的商业模式、公司治理、产业布局等对九方帮助很大，唯有不断创新、不断求变，才能在这个日新月异的时代不断发展。临别之际，九方财富向长江商学院CEO18期师生赠送了九方金融研究所出版的两本投资教育的普适性书籍《散户不散》和《投资的逻辑》以及《穷查理宝典——查理•芒格智慧箴言录》。《散户不散》详细介绍投资者应该掌握的投资技能和财务分析方法等，并配以大量案例和深入浅出的讲解，让读者在变化莫测的证券市场中挖掘具备投资价值的好公司，也能避开投资中可能会遇到的陷阱。同时，帮助散户投资者树立正确的投资理念，通过不断学习专业知识与独立思考，借助专业工具在实践中完善提升，真正做到散户不“散”。《投资的逻辑》从中国经济数据的特定规律出发，基于宏观经济周期模型，对中国股市的资产配置做了详细的复盘和预测，给投资者前瞻性的指导。《穷查理宝典——查理•芒格智慧箴言录》则完整收录了查理·芒格的个人传记与投资哲学，九方财富与巴菲特、芒格有着不解之缘，多次独家冠名第一财经直播巴菲特股东大会，对“巴芒”长久以来积淀的投资案例、投资理念进行深入分析，与投资者共同分享他们宝贵的投资智慧。这三本书籍不仅是投资智慧的结晶，更为长江商学院师生们在未来投资思考、决策中带来价值与帮助，更好地辨趋势、明未来。图片来源：九方财富长江商学院创办于2002年，由李嘉诚基金会捐资创办，致力于为中国企业以及社会培养一批具有全球视野与全球资源整合能力、人文关怀与社会担当以及创新精神的商业领导人、企业家。此次长江商学院走进九方财富，以独特的商业视角与充满特色的学习之旅，前瞻金融科技产业未来，特别是探索当下最热的新质生产力。民营企业在科技创新中有直面市场竞争和善于应用转化等优势，在推动数智技术、发展数字经济中发挥了重要作用，是加快形成新质生产力、增强发展新动能的重要组成部分。九方财富也将聚焦技术创新、模式创新、管理创新，加快构建与新质生产力相适应的产业体系，以创新为引领加快发展新质生产力，在转型升级中推动新质生产力实现新跨越，实现经济效益和社会效益的双赢。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-03-04

百度集团-SW(09888)上涨2.08%，报103.3元/股

索服务为主营业务的公司，拥有完整的人工智能技术基础设施和开放式人工智能平台，通过百度核心和爱奇艺两个板块运营。自2005年起在纳斯达克上市，2021年在香港联交所双重上市。截至2023年年报，百度集团-SW营业总收入1345.98亿元、净利润203.15亿元。

金融界2024-03-04

使用 Footprint Analytics 提升 Web3 项目的空投活动

块链数据解决方案提供商。借助尖端的人工智能技术，我们提供 Crypto 领域首家支持无代码数据分析平台以及统一的数据 API，让用户可以快速检索超过 30 条公链生态的 NFT、Game 以及钱包地址资金流追踪数据。产品亮点: 面向开发人员的 Data API 用于GameFi项目的 Footprint Growth Analytics (FGA) 大数据批量下载功能 Batch download Footprint 提供的所有数据集查看我们的推特 (Footprint_Data) 了解更多产品更新信息来源：金色财经

金色财经2024-03-04

如何做代币分析：以 INJ 币为例

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金色财经2024-03-04

雷军2024年两会建议：从义务教育阶段普及人工智能素养教育、规范自主代客泊车功能应用等

资金筹措困难等挑战。建议：促进先进智能技术与制造业融合创新，加速工业大模型部署。完善标准体系建设，探索智能制造“中国范式”。支持龙头企业承接智能制造重大专项，攻关关键技术装备。

金融界2024-03-04

工商银行申请放贷额度管理方法及装置专利，可用于金融领域、人工智能技术领域或其他技术领域

度管理方法及装置，可用于金融领域、人工智能技术领域或其他技术领域。所述放贷额度管理方法包括：根据目标客户的信息，确定在第一年份针对该目标客户的放贷额度；根据所述目标客户所在地区的历史人口信息，预测该目标客户所在地区在第二年份的人口信息，其中，所述第二年份是所述第一年份的后一年；将目标客户的信息、所述放贷额度以及预测的所述人口信息输入预设的双重机器学习模型，得到所述双重机器学习模型输出的在所述第二年份针对该目标客户的放贷额度和无偏因果效应值；根据所述双重机器学习模型输出的在所述第二年份针对该目标客户的放贷额度和无偏因果效应值，确定在所述第二年份针对该目标客户的最终放贷额度。

金融界2024-03-04

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